人工智能基础与应用 课件 6.4 计算机视觉的应用

人工智能基础与应用计算机视觉的应用主讲人：李恒人工智能课程团队目录|

CONTENTS视频安全和监控05增强现实01自动驾驶医疗影像分析0304地理信息系统0201增强现实增强现实增强现实技术通过在用户的视野中叠加虚拟图像或信息，提供了一种全新的交互体验。在教育、游戏、房地产等行业中，AR技术可以用来创建互动式的学习材料、游戏环境和虚拟展示，增强用户的感知和理解。具体任务和计算机视觉在AR的应用见表所示：主要任务

环境感知与场景理解AR系统需要识别并理解用户周围的物理环境，如房间结构、物体的位置和形状等。虚实融合虚拟对象需要与现实环境无缝融合，这意味着虚拟内容必须根据现实场景的光线、阴影和物理特性进行渲染。用户交互AR系统还需提供自然且直观的用户交互方式，使用户能够与虚拟内容进行互动。计算机视觉在AR中的应用

实时环境感知计算机视觉赋予AR系统实时感知和理解周围环境的能力。通过摄像头和传感器，系统可以分析场景的深度信息、物体的形状和位置等。物体识别与跟踪通过计算机视觉技术，AR系统可以识别现实中的特定物体，如图书、建筑模型等，并在其上叠加相关的虚拟信息。手势识别与自然交互AR系统利用计算机视觉技术可以识别用户的手势，并将其转化为系统指令。02自动驾驶自动驾驶自动驾驶技术的核心在于车辆能够自主感知环境、理解环境、并基于此做出安全的驾驶决策。在这一过程中，计算机视觉技术是实现自动驾驶的关键组成部分。具体任务和计算机视觉在自动驾驶的应用见表所示。主要任务

感知环境识别并分类道路上的所有物体，包括其他车辆、行人、交通标志等理解道路结构识别车道线、路边和障碍物，确保车辆能够在正确的车道内行驶，尤其在复杂的城市环境中实时决策基于环境感知结果，结合当前驾驶状态，实时做出驾驶决策，如加速、减速、变道等动态交互计算机视觉不仅要应对静态物体，还要处理动态场景，如穿越马路的行人、突然变道的车辆等计算机视觉在自动驾驶中的应用

图像识别计算机视觉利用深度学习模型对道路环境中的物体进行分类和识别目标检测与跟踪自动驾驶系统需要不仅要检测出环境中的物体，还需要持续跟踪这些物体的动态位置立体视觉与深度估计通过多摄像头系统，自动驾驶汽车可以构建周围环境的3D模型，获取物体的深度信息场景理解与路径规划场景理解结合了多种计算机视觉技术，自动驾驶系统需要通过整合不同的视觉信息，对复杂的交通场景进行全局理解，从而进行路径规划03医疗影像分析医疗影像分析计算机视觉在医疗影像分析中的应用，如辅助诊断、手术规划和病情监测，已经成为医疗领域的重要工具。具体任务和计算机视觉在医疗影像分析的应用见表所示。主要任务

图像分割与病灶检测通过分割算法将医疗影像中的不同区域区分开来，如将肿瘤组织与健康组织分离，识别并标记出病变区域影像配准与融合影像配准技术通过将不同时间或不同模态的影像进行对齐和融合，使医生能够更全面地分析病情变化或不同影像间的相关性计算机视觉在医疗影像分析中的应用

辅助诊断计算机视觉技术广泛应用于各种疾病的早期筛查和诊断手术规划在复杂手术如脑外科或心脏外科中，计算机视觉技术可以通过对术前影像的分析，帮助医生进行精确的手术规划病情监测与疗效评估在治疗过程中，计算机视觉可以通过对比患者不同阶段的影像，监测病情的变化并评估治疗的效果04视频监控和安全视频监控和安全计算机视觉技术在视频监控领域的应用包括行为分析、人流统计和异常事件检测。通过分析监控视频中的动态信息，系统能够及时识别潜在的安全威胁或异常行为，提高公共安全。具体任务和计算机视觉在视频监控和安全的应用见表所示。主要任务

行为分析视频监控需要实时分析监控视频中的人物行为，识别出潜在的异常行为或危险举动人流统计与分析在人流密集的场所，如商场、车站或大型活动现场，需要精确统计和分析人流量及其变化趋势异常事件检测自动检测和识别监控视频中的异常事件，如火灾、入侵、打破封锁线等计算机视觉在视频监控和安全中的应用

智能城市安防通过分析大量的监控视频，系统能够实时监控交通流量、识别交通违规行为、检测犯罪活动，并为城市管理部门提供及时的预警信息机场和车站的安全管理在机场、火车站等交通枢纽，计算机视觉技术通过人流统计和行为分析，帮助安保人员识别潜在的安全隐患工业生产监控在工业生产中，计算机视觉技术可以监控生产线的运行情况，检测设备故障和生产异常家庭智能安防在家庭中，计算机视觉被用于智能门铃、家庭监控摄像头等设备，能够识别家庭成员、检测陌生人入侵，并在异常情况发生时通过手机应用通知用户05地理信息系统（GIS）地理信息系统（GIS）计算机视觉技术在地理信息系统中用于分析遥感图像，如卫星图像和航空摄影。这有助于城市规划、环境监测和灾害评估等领域的决策制定。GIS的具体任务和计算机视觉在GIS的应用见表6-12所示。主要任务

遥感图像分类遥感图像通常包含大量复杂的信息，如不同地物的反射光谱特征。这些图像中的地物类别需要详细的区分，从而识别出土地类型、植被覆盖、建筑物分布等变化检测与时间序列分析对不同时期的遥感图像进行对比分析，以检测环境变化或人类活动的影响目标检测与特征提取在GIS中，目标检测任务包括识别图像中的特定物体或特征，如建筑物、道路、水体等。提取这些特征，便可以进行精准定位和分析计算机视觉在GIS的应用

城市规划计算机视觉技术通过分析遥感图像，帮助识别城市区域内的建筑物分布、交通网络